Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Séparation des préoccupations en épidémiologie
Directeur de thèse:
Mikal ZIANE (LIP6)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
Ce projet se situe dans le domaine de la modélisation et simulation des systèmes complexes, plus concret, dans le domaine de l’épidémiologie. L’objectif du projet est de faire la recherche et de développer un langage métier (en anglais, on appelle « Domain Specific Language – DSL ») dans le domaine de l’épidémiologie. Le langage développé permettra de formaliser de façon simple des modèles épidémiologiques. Le modèle formalisé grâce à ce DSL permettra ensuite de produire une version déterministe ou stochastique ou individu-centré. Ce langage devra être accessible aux épidémiologistes-médecins qui pourront générer simplement des modèles simples pour répondre à leur questionnement scientifique, aux modélisateurs en épidémiologie qui pourront accéder à différentes formulations (mathématique, informatique,...) de ce type de modèle et les modifier de façon ad hoc.
Pour l’instant, en étudiant de nombreux systèmes existants et en faisant pleinement la recherche sur le domaine de l’épidémiologie, j’ai développé la première version d’un langage métier en se basant sur un langage hôte – Smalltalk. Le langage DSL développé est de type « embedded DSL », c’est-à-dire on utilise d’un autre langage DSL pour développer un langage DSL pour un objectif particulier. L’avantage de cette méthodologie est que l’on peut gagner du temps et profiter tous les avantages d’un langage existant. Ce langage DSL développé est appelé « Kendrick » - c’est l’une des premières personnes qui ont développé modèles mathématiques pour l’épidémiologie. Notre langage, maintenant, permet de définir et de formaliser des modèles en mode déterministe, stochastique et individu-centré. Le résultat du programme est des diagrammes exprimant l’évolution au cours du temps des épidémies. Plusieurs types de modèles sont modélisés comme : modèle multi-hôtes, modèle multi-souches, modèle multi-maladies. Ensuite, je vais compléter la première version du langage en développant un module qui permet de générer le code C/C++ formalisant des modèles définis grâce à ce langage DSL. Les programmes en C/C++ vont permettre de facilement valider les résultats des modèles. Pour valider un modèle, on va faire la simulation sur ce modèle en plusieurs fois (1000 fois par exemple) et faire une méthode statistique sur 1000 résultats de simulation et comparer avec résultat obtenu en mode déterministe. Le travail par la suite est de compléter et améliorer la performance du système développé et de développer une interface web pour intégrer le système.
Doctorant.e: Bui Thi-Mai-Anh